时间序列分析 时间序列分析shijian xulie fenxi分析时间序列数据随时间变化规律的统计方法。时间序列分析用以说明一个或多个变量在一段时期内的变化，并对某些变量的未来估计值做出比较准确的预测。预测主要包括时间序列的趋势分析、时间序列的周期性预测、平稳时间序列预测等。心理与教育研究中许多数据都是时间序列数据，如儿童掌握词语数量按年统计、儿童智力发展状况等。每一个时间序列都是心理发展过程中的一个样本，通过对样本的统计分析，可以找出心理发展过程的特性、最佳数学模型，估计模型中的参数，检验利用数学模型进行统计预测的精确度等。 ☚ 因素分析 最小间距分析 ☛ 时间序列分析Time Series Analysis研究受到随机干扰，随时间变化的数据序列的统计规律及其应用的数理统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法。包括一般统计分析，如自相关分析、谱分析等，统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。时间序列建模基本步骤：
❶用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据；
❷根据动态数据作相关图，进行相关分析；
❸辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。 时间序列分析一种经济计量预测模型。为本世纪初，哈佛学派在研究商业循环中所创立。时间序列是指按等时间间隔，依次排列出某统计指标值。时间序列是由以下四个成份所构成：
❶趋势变化，即指时间序列数据所反映的长期升降趋势；
❷周期性波动，即经济序列中的节奏性波动，像西方市场经济的 “复苏、繁荣、萧条、危机”或是某种商品独特的周期性变化；
❸季节变化，即时间序列中因天气、季节或社会习惯，每年发生的波动；
❹不合常规的或随机的影响。时间序列分析就是将上述四种因素从时间序列中分离出来的技术。从中可根据长期趋势、季节变化和周期性波动从不同角度对未来进行预测。保险业务与经济景气状况存在相关关系。随着商业循环，以至国际经济大循环的发展、变化，保险业务也要伴随着发展、变化。这种预测方法能够为保险业务的发展预测提供出更加丰富的成果。 时间序列分析 时间序列分析根据预测对象的时间序列数据，利用数理统计方法加以处理、分解，来反映事物变化规律的一种统计分析方法。它的基本原理是：
❶承认事物发展的延续性，即能预测事物过去的变化趋势，同样也适合预测事物未来的变化趋势； 只要能对过去的时间序列数据进行统计分析，就能推测出事物的发展变化趋势。
❷考虑事物发展中随机因素的影响和干扰。常用的时间序列分析方法有两种： 移动平均法和指数移动平均法。同时，时间序列分析包括四种变化成份： 长期趋势、季节性波动、周期性波动和随机波动（不规则波动）。上述四类波动形态是相互作用，相互影响的，它们的波动变化可以进行分解，其数列分解式为
F=T×C×S×R 式中，F—时间序列预测值； T—长期趋势值； C—周期性循环波动系数；S—季节性波动系数； R—随机波动系数。 ☚ 投入产出分析 间接控制 ☛ 时间序列分析time series analysis |